- 코인베이스의 브라이언 아머스트롱 회장은 기업용 AI 비용 관리를 위해 더 저렴한 오픈 웨이트 AI 모델을 기본값으로 설정할 것을 제안했습니다.
- 이 제안은 보안 위험과 지정학적 긴장에 대한 우려로 인해 회의적인 반응을 낳았습니다.
- 미국의 수출 통제로 인해 미국산 AI 모델의 해외 사용이 제한되는 반면, 중국산 오픈 웨이트 대안들은 벤치마크에서 상당한 성과를 거두면서도 가격은 훨씬 저렴해지고 있습니다.
코인베이스의 CEO는 토큰 소비가 증가함에 따라 AI 지출을 통제하기 위해 저렴한 오픈 가중치 AI 모델을 실험해 보자고 제안했습니다.
이 제안은 엔터프라이즈 워크로드를 중국산 시스템으로 라우팅할 때의 보안 및 지정학적 위험에 대한 우려를 불러일으켰습니다.
왜 기업들은 중국산 AI 모델을 사용하나요?
미국 수출 통제로 인해 중국 기업들이 미국산 AI 칩에 접근하기 어려워졌지만, 이는 경쟁력 있는 모델을 구축하고 훨씬 낮은 가격에 판매하는 것을 막지는 못했습니다.
예를 들어, 즈푸(Zhipu)의 GLM 5.2는 입력 토큰 100만 개당 $1.40, 출력 토큰 100만 개당 $4.40에 제공됩니다. 안스로픽(Anthropic)의 Opus 4.8 은 동일한 양에 대해 각각 $5와 $25입니다.
GLM 5.2는 주요 코딩 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 62.1점을 받아 58.6점을 받은 오픈AI의 GPT-5.5를 제쳤습니다. 한 AI 연구자는 GLM 5.2가 “Opus 4.8과 GPT 5.5와 최소한 동등하다”고 말했습니다.
다른 한 사람은 이를 “폐쇄형 시스템과 정말 경쟁할 수 있는 첫 번째 오픈 모델”이라고 불렀습니다.
코인베이스는 중국산 AI 모델을 사용하나요
코인베이스의 CEO 브라이언 암스트롱(Brian Armstrong)은 상승하는 AI 비용을 통제하는 가장 좋은 방법은 GLM 5.2와 같은 중국산 시스템을 포함한 저렴한 오픈 가중치 모델을 사용하는 것이라고 말합니다.
암스트롱은 AI에 점점 더 많은 돈을 쓰는 대신 기업들이 “더 나은 기본값, 라우팅, 캐싱”이 필요하다고 말했습니다. 그의 중국산 모델 사용 제안은 비록 저렴하더라도 보안 및 정치적 위험에 대한 우려를 불러일으켰습니다.
편리한 가격 외에도 GLM 5.2는 MIT 라이선스를 사용하므로 기업은 이를 다운로드하고 수정하며 자체 서버에서 실행할 수 있어 민감한 회사 데이터를 외부 API로 보내는 위험을 제거할 수 있습니다.
AI 지출은 기업들이 운영에서 해당 기술 사용을 철회하게 만든 진정한 문제가 되었습니다.
크립토폴리탄 최근 보도 우버(Uber)는 2026년 AI 코딩 예산의 전액을 4월까지 소진했으며, 이제 엔지니어당 도구당 월 $1,500로 제한하고 있습니다. 메타(Meta)는 AI 사용량의 “지수적 증가”에 대한 경고 메모를 보내고 지출 통제를 구축하기 시작했습니다. 아마존은 사람들이 이를 조작하여 비용을 증가시키자 AI 소비량으로 직원들을 순위 매기는 내부 리더보드를 폐기했습니다.
KPMG의 설문 조사에 따르면 기업의 26%만이 AI 비용에 대한 완전한 가시성을 가지고 있는 반면, 22%는 청구서를 받은 후에야 지출을 파악합니다. 골드만 삭스는 2030년까지 AI 토큰 소비가 24배 증가하여 월 120경 토큰에 달할 것으로 전망합니다.
국제데이터공사(IDC)는 2028년까지 선도적인 AI 기반 기업의 70%가 단일 공급업체에 의존하는 대신 여러 모델을 사용할 것으로 예측합니다.
중국산 AI 모델은 왜 위험한가요?
개발자와 기업이 AI 모델(GLM 5.2 포함)을 사용할 수 있게 하는 Z.ai의 클라우드 API는 중국의 국가정보법 하에 놓여 있습니다. 이는 민감한 정보를 다루는 모든 기업에게 실제 우려를 제기합니다.
미국 의원들은 5월 중추 인프라의 중국산 AI 모델로부터의 사이버보안 위험에 대한 공식 조사를 개시했습니다.
또한 다른 법적 체계 하에서 훈련된 모델이 미공개된 동작을 포함할 수 있다는 우려도 있습니다. 여기에 더해, 한 AI 빌더가 디버깅 작업에서 GLM 5.2를 GPT-5.5와 비교 테스트한 결과, 중국산 모델이 더 비싼 경쟁사보다 성능이 우수하다는 보고에도 불구하고 문제 파악 능력에서 오픈AI 모델에 “아직 멀었다”고 발견했습니다.
안스로픽은 상원 은행위원회에 공개 서한을 통해 알리바바의 Qwen 운영자가 4월부터 6월까지 약 25,000개의 가짜 계정을 통해 2,880만 건의 클로드(Claude) 교환을 실행했다고 밝혔습니다. 그들은 이를 모델 기능 도난을 위한 최대 규모의 캠페인으로 불렀습니다.
오픈 가중치를 자체 호스팅하면 API 데이터 라우팅 위험이 제거됩니다. 자체 서버에서 모델을 실행하는 기업은 데이터를 중국으로 보내지 않기 때문입니다. 하지만 모델 자체에 대한 우려는 남아 있습니다.
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자주 묻는 질문
브라이언 아머스트롱은 코인베이스의 AI 비용 관리를 위해 무엇을 제안했습니까?
아머스트롱은 X(구 트위터)를 통해 코인베이스가 엔지니어들에게 사용량 제한이나 지출 경고를 부과하는 대신, 오픈 웨이트 모델을 기본값으로 설정하고 라우팅 및 캐싱을 개선하여 토큰 소비량이 증가해도 AI 비용을 일정하게 유지하도록 실험 중이라고 밝혔습니다.
GLM 5.2는 가격 측면에서 앤스로픽과 오픈AI 모델과 어떻게 비교됩니까?
지푸(Zhipu)의 GLM 5.2는 입력 토큰 100만 개당 $1.40, 출력 토큰 100만 개당 $4.40이며, 이는 앤스로픽의 Opus 4.8 모델이 각각 $5와 $25인 것과 비교해 약 5배 더 저렴하면서도 터미널 벤치마크 2.1에서 4점 이내의 성능을 보여줍니다.
2026에서 기업들이 AI 지출을 줄이는 이유는 무엇입니까?
CFO 들은 수개월 간의 예측 불가능한 청구서 이후 측정 가능한 수익을 요구하고 있습니다. 우버는 2026 년 AI 코딩 예산의 전액을 4 월까지 소진했으며, 아마존은 단순 업무만 생성한다는 이유로 AI 사용 순위표를 폐지했고, KPMG 조사에 따르면 기업의 26% 만이 AI 비용을 완전히 파악하고 있는 것으로 나타났습니다.
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한나 콜리모어
한나는 암호화폐 분야에서 거의 10년 간의 블로그 작성 및 이벤트 리포팅 경험을 가진 작가이자 편집자입니다. 크립토폴리탄에서 한나는 뉴스 페이지에 기여하며 DeFi, RWA, 암호화폐 규제, AI 및 프론티어 테크 산업의 최신 동향을 보도하고 분석합니다. 그녀는 아카디아 대학교에서 경영학 학위를 취득했습니다.
